【摘 要】
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鉴于人脸识别面临光照、表情和遮挡等因素的影响,提出了一种在分数阶傅里叶变换域稀疏表示的人脸识别。基于分数阶傅里叶变换对光照、表情的鲁棒性,已在图像处理领域得到应用
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61210005;61331021)
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鉴于人脸识别面临光照、表情和遮挡等因素的影响,提出了一种在分数阶傅里叶变换域稀疏表示的人脸识别。基于分数阶傅里叶变换对光照、表情的鲁棒性,已在图像处理领域得到应用。FRFT幅度随阶次的变换呈现压缩性,而SPCA提取其主要信息,且分为主要信息域和次要信息域,融合两者的互补信息组成混合幅度特征,然后融合混合幅度特征、实部特征和虚部特征,最后融合不同阶次下FRFT域特征。此外提出基于贪婪算法的分数阶阶次选择算法和基于Fisherfaces的权重方法。ORL和AR人脸数据库上识别率分别达到了96.5%和97.6%
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